Retrieval-Augmented Generation Experten in Österreich
für zuverlässige KI-Antworten, dank KI in wenigen Minuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Sprachmodelle mit vertrauenswürdigen Unternehmensdaten verbinden, durchsuchbare Wissenssysteme entwickeln und produktionsreife RAG-Anwendungen liefern. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise an geprüfte, verfügbare Freelancer für die Remote- oder Vor-Ort-Arbeit in Österreich.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Artellico / Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte
- Beratung und Interim-Management an der Schnittstelle von IT-Betrieb und Regulatorik
- Betroffenheitsanalyse und Umsetzungsplanung zu NISG 2026 und EU AI Act, einschließlich Risikomanagement sowie Melde- und Nachweisprozessen
- Schulung von Leitungsorganen und Belegschaft zu regulatorischen Pflichten
- Lehraufträge Data & Information Management sowie Mensch-Maschine-Interaktion an der Hochschule Burgenland, seit 2023
- Betreuung von Masterarbeiten und Mitwirkung im Prüfungssenat
- Fachvorträge in Wirtschaft und Bildungseinrichtungen
- Konzeption und Entwicklung von Daten- und KI-Produkten, Plattformen und Pipelines
- Datenschutzorientierte Architekturen und Zero-Knowledge-Verschlüsselung, cloud-nativ auf EU-Infrastruktur
- Anbindung an Bankkontosysteme über SEPA-Lastschriftmandate und Nachrichtenformate nach ISO 20022 (pain.008, camt.053)
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), vollständige agentische Pipelines, Code-Erzeugung, Implementierung, automatisierte Tests, CI/CD und Releasezyklen
- Fachpublikationen zu EU AI Act, NIS2, DORA, CRA und CER als integriertem Governance-System
- Fachpublikationen zu Datensouveränität, Cloud-Ökonomie und industrieller Bildverarbeitung
- KI-Governance / Compliance: Datenqualität, Responsible AI, EU-AI-Act-Readiness, Risikoklassifizierung, KI-Ethik
Daniel S.
Letzte Position:
KI-Strategie & Use-Case-Entwicklung bei Umwelt Service Salzburg
- KI-Strategiekonzept und Implementierungs-Roadmap für ein Energieberatungs-Unternehmen.
- Use-Case-Matrix mit neun Anwendungsszenarien (u. a. Förderrecherche, Chatbot, KI-Erstberatung, Themenradar), umgesetzt als wiederverwendbare Claude-Code-Skills.
- KI-Strategie, Use-Case-Analyse / Claude Code Skills / n8n.
Matthias K.
Letzte Position:
Requirements Engineer & Business Analyst bei Medienunternehmen
Analyse der bestehenden Arbeits-, Informations- und Entscheidungsprozesse.
Identifikation und Priorisierung geeigneter Anwendungsfälle für KI-Agenten.
Erhebung funktionaler und nicht-funktionaler Anforderungen.
Gestaltung der Zusammenarbeit zwischen Anwendern und KI-Agenten einschließlich Kontroll- und Eskalationsmechanismen.
Begleitung der Umsetzung der KI-Agenten und einer angepassten Tastatur-Hardware.
Fachliches Zielbild für die AI-First-Transformation.
Strukturierte und priorisierte Anforderungen für die Umsetzung.
Definierte Rollen, Interaktionen und Kontrollpunkte zwischen Menschen und KI-Agenten.
Vorbereitung der schrittweisen Automatisierung produktiver Arbeitsprozesse.
Techstack: KI-Agenten, LLMs, Agent-Orchestrierung, RAG, APIs, Automatisierung, Hardware
Manuel P.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Misumi Europe GmbH & Motius GmbH
- Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
- Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
- Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
- Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
- Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.
Roman M.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei FSM Rechtsanwälte
- Entwicklung AWS-basierter Komponenten, die Python-Backend-Services mit React/TypeScript-Frontends verbinden.
- Verbesserung von Datenbankabfragen und Anwendungs-Workflows für die Dokumentenverarbeitung und -prüfung.
- Bewertung von LLM-Retrieval- und Dokumentenprüfungs-Workflows als Teil des Produkt-Stacks.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Wolfgang F.
Letzte Position:
Trainer für den KI Führerschein bei KI-Trainer WIFI Wien
Slavi S.
Letzte Position:
Leiter KI-Bereitstellung bei REEVO Tech
- Architektur einer unternehmensweiten KI-Strategie mit 25 % Kostensenkung durch Integration mehrerer LLM-Plattformen (Claude, OpenAI, Gemini) mit intelligenter Weiterleitung und Fallback-Optimierung
- Förderung operativer Exzellenz mit 85 % weniger manueller Dokumentation und dreimal schnellerer Kampagnenproduktion durch KI-Workflow-Automatisierung und Agenteneinsatz in Slack und Microsoft Teams
- Aufbau eines KI-Governance-Frameworks von Grund auf, Implementierung der EU AI Act-Konformität, Datenanonymisierungsprotokollen und Sicherheitsfiltern gemäß DPIA-Standards
- Skalierung der KI-Einführung durch strukturierte Onboarding-Programme, Entwicklung abteilungsübergreifender Workflows mit sicheren Zugriffskontrollen und umfassenden Audit-Trails
- Implementierung fortschrittlicher RAG-Systeme mit Elasticsearch, Vertex AI und Azure AI Foundry zur Verbesserung des Wissenszugriffs und der Zuverlässigkeit der Ergebnisse
- Steuerung der Umsetzung über OKR-Frameworks und Koordination funktionsübergreifender Teams in 6-wöchigen Projektzyklen zur Sicherstellung strategischer Ausrichtung und messbarer Ergebnisse
Martin H.
Letzte Position:
Softwareentwicklung & IT-Beratung bei Selbstständig
Tech-Stack: Flutter/Dart, Unity3D, React, NextJS, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS, SASS, SCSS, Tailwind, Bootstrap, Ollama, llama.cpp, LangChain, MCP, RAG, n8n, Node-Red, PlatformIO, Arduino, ESP, C, C++, Python/Django, NodeJS, C#, .NET, PostgreSQL, MySQL, MS-SQL, MongoDB, AWS, Azure, GCP, GitHub Actions, GitLab CI, Azure Pipelines, Ansible, Terraform, Docker, Postman, REST, WebSocket, Figma, Penpot, Adobe Illustrator, Adobe InDesign, VS Code, Android Studio, Visual Studio, Unity3D, Jira, Confluence, Traefik, Rclone, Authentik, pfSense, Cloudflare, Proxmox, MQTT
Frühere Projekte:
n8n-Automatisierung, die eingehende E-Mails aus einem Office-Postfach ausliest und an die zuständigen Personen weiterleitet
FastMCP 2-Server, der interne Dienste über eine REST-API einem LLM bereitstellt
Terraform-Migration der Cloud-Infrastruktur mit Azure-VMs, Netzwerk, Blob, Storage und cloud-init
Azure Pipelines für automatisierte Tests, Deployments und Artefakt-Management
Integration von Terraform, Ansible und Cloudflare Tunnel mit Docker-Container-Provisionierung und Backups
GitHub Actions CI/CD für Flutter-App-Builds, Tests, automatisierte Screenshots und App-Store-Deployment
Flutter-App mit SSO, lokaler Datenbank, Backend-Integration und BLE-Synchronisation
GCP-Setup mit Cloud DNS, App Engine und Cloud SQL
AWS-Umgebung mit EC2, S3, Route 53 und ECS
Durchführung von Workshops zu Docker, Git, Terraform, Ansible, Cloudflare, DevOps und modernen Software-Entwicklungspraktiken
Backend-Entwicklung mit Python Django REST Framework, PostgreSQL und MQTT
SSO-Identity-Provider mit OIDC, OAuth, LDAP, Cloudflare Tunnels und Authentik
Christian M.
Letzte Position:
Senior Feature Engineer - Banking bei start.me app e.U.
- Anforderungsmanagement & Business-Analyse
- Architekturverantwortung für Kernbank-Erweiterungen
- Schnittstellenmodellierung für Drittsysteme (TiGital, ESA, ÖNB)
- AML-, KYC- & ZV-Reporting
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Retrieval-Augmented Generation einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
89%
Master-Abschluss oder höher
67%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Österreich verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Retrieval-Augmented Generation Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (90%)
- Bank- und Finanzwesen (60%)
- Gesundheitswesen (60%)
- Professionelle Dienstleistungen (60%)
- Einzelhandel (60%)
- Bildung (50%)
- Transport und Logistik (50%)
- Fertigung (50%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was RAG leistet
Retrieval-Augmented Generation, meist RAG genannt, verbindet ein Sprachmodell mit externem Wissen, bevor es eine Antwort erstellt. Das System durchsucht freigegebene Dokumente, Datenbanken oder APIs, fügt relevante Zusammenhänge zu einem Prompt hinzu und erzeugt eine Antwort, die auf diesen Informationen basiert. So können Unternehmen nützliche KI-Anwendungen entwickeln, ohne sich ausschließlich auf die Trainingsdaten eines Modells zu verlassen.
Praktische Anwendungen
RAG unterstützt Anwendungen, die Antworten aus veränderlichen, privaten oder fachspezifischen Informationen liefern müssen:
- Interne Wissensassistenten für Richtlinien, Handbücher und Verfahren
- Kundenservice-Tools auf Basis von Produkt- und Serviceinhalten
- Rechercheoberflächen für Verträge, Berichte und technische Dokumentationen
- Unternehmenssuche mit Fragen in natürlicher Sprache und zitierten Quellen
- Workflow-Assistenten, die Datensätze abrufen, bevor sie Aktionen ausführen
Architektur und Tools
Ein zuverlässiges RAG-System verbindet Dokumentenaufnahme, Parsing, Chunking, Embeddings, Vektor- oder Hybridsuche, Prompt-Erstellung und Modellbereitstellung. Spezialisten arbeiten möglicherweise mit Tools wie LangChain, LlamaIndex, Haystack, Elasticsearch, OpenSearch, pgvector und verwalteten Vektordatenbanken. Außerdem verbinden sie Cloud-Speicher, APIs, Identitätskontrollen und Systeme zur Beobachtung und Überwachung.
Wann Fachwissen wichtig ist
Unternehmen holen sich freiberufliche RAG-Spezialisten ins Boot, wenn ein Prototyp vage Antworten liefert, die Suche wichtige Passagen nicht findet oder sensible Daten stärkere Kontrollen benötigen. Sie können geeignete Modelle auswählen, Metadaten und Zugriffsregeln definieren, Indexierungspipelines verbessern und die Antwortqualität bewerten. In Österreich benötigen Teams möglicherweise auch Unterstützung für deutschsprachige Inhalte, mehrsprachige Suche und die Zusammenarbeit in Remote- und Vor-Ort-Teams.
Was starke Spezialisten liefern
Gute Experten betrachten Suche und Generierung als getrennte Systeme, die zusammenarbeiten müssen. Sie testen Trefferquote, Relevanz, inhaltliche Fundierung, Quellenangaben, Latenz und den Umgang mit Fehlern, statt eine Demo allein anhand flüssiger Formulierungen zu beurteilen. Zu ihren Ergebnissen können ein Evaluationsdatensatz, eine Datenaufnahmepipeline, eine Suchkonfiguration, eine Prompt-Strategie, ein Bereitstellungsplan und eine klare Übergabedokumentation gehören.
Die passende Lösung auswählen
Achten Sie auf nachweisbare Erfahrung mit produktiven Systemen für private oder regulierte Informationen und nicht nur auf Experimente mit Chat-Oberflächen. Fragen Sie, wie der Spezialist mit Dokumentaktualisierungen, doppelten Inhalten, Berechtigungen, Halluzinationen und Nutzerfeedback umgeht. Die beste Lösung verbindet Verständnis für das Sprachmodell mit Kenntnis des zugrunde liegenden Geschäftsprozesses, kommuniziert Abwägungen klar und kann effektiv mit bestehenden Daten-, Sicherheits- und Softwareteams arbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Retrieval-Augmented Generation.
Retrieval-Augmented Generation wird eingesetzt, um KI-Anwendungen zu erstellen, die Fragen anhand vertrauenswürdiger und aktueller Quellen beantworten. Typische Beispiele sind interne Wissensassistenten, Support-Tools, Dokumentenanalyse und Unternehmenssuche.
RAG liefert relevante Informationen zum Zeitpunkt der Anfrage, während Feinabstimmung das Verhalten eines Modells durch zusätzliches Training verändert. RAG lässt sich bei veränderlichen Unternehmensinhalten oft leichter aktualisieren und prüfen, während Feinabstimmung bei einem konsistenten Stil oder einem spezialisierten Aufgabenverhalten helfen kann.
Ein guter Retrieval-Augmented Generation-Spezialist kennt sich normalerweise mit Embeddings, Vektor- und Hybridsuche, Datenpipelines, Prompt-Design, Modell-APIs und Evaluierung aus. Kenntnisse in Zugriffskontrolle, Cloud-Bereitstellung, Überwachung und Softwareintegration sind ebenfalls wertvoll.
Für einen einfachen Machbarkeitsnachweis kann ein Spezialist mit Erfahrung in Dokumentenimport, Embeddings und Suche ausreichen. Ein produktives System erfordert tiefere Erfahrung mit Datenqualität, Berechtigungen, Evaluierung, Monitoring, Kostenkontrolle und Fehlerbehebung, besonders wenn geschäftskritische Informationen betroffen sind.
RAG-Arbeit eignet sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da Repositories, Cloud-Dienste und Evaluationsdaten sicher geteilt werden können. Vor-Ort-Termine können dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten komplexe Prozesse erfassen, auf geschützte Systeme zugreifen oder sich eng mit Teams in Österreich abstimmen müssen.
Retrieval-Augmented Generation kann deutsche und mehrsprachige Inhalte unterstützen, wenn die Auswahl für Datenaufnahme, Embeddings und Suche zu den Dokumenten passt. Die Qualität hängt von Sprachabdeckung, Terminologie, Dokumentstruktur, Anfrageverarbeitung und Tests mit echten Nutzerfragen ab.
Eine überzeugende RAG-Implementierung kann zeigen, ob die richtigen Passagen gefunden werden und ob die Antworten auf ihnen basieren. Prüfen Sie Testfälle auf Relevanz, Genauigkeit der Quellenangaben, Verhalten bei Ablehnungen, Zugriffskontrolle, Antwortzeit und Leistung bei schwierigen oder unvollständigen Fragen.
Ein Retrieval-Augmented Generation-Spezialist sollte die Quellsysteme, Dokumentberechtigungen, Aktualisierungshäufigkeit, Zielgruppen, unterstützten Sprachen und das gewünschte Antwortverhalten klären. Außerdem sollten sie sich auf Bewertungskriterien, Verantwortung für die Bereitstellung, Sicherheitsanforderungen und den Umgang mit Feedback zur Verbesserung der Suche einigen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 766 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 67% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (40%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Bank- und Finanzwesen (60%) und Gesundheitswesen (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Projektmanagement (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
